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Los extractos de las conferencias de Stanford y los comentarios de Yann LeCun ofrecen una visión general del campo del aprendizaje auto-supervisado (SSL), un paradigma emergente en la inteligencia artificial. Las fuentes explican que el SSL permite entrenar modelos de deep learning a gran escala utilizando datos no etiquetados, lo que aborda la limitación de la necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados en el aprendizaje supervisado tradicional. Discuten cómo el SSL funciona a través de la

Las Redes Generativas Adversarias (GAN) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que usa un enfoque de aprendizaje adversarial. Imagínate un falsificador y la policía jugando un juego de gato y ratón. Eso es básicamente lo que pasa con las GAN: dos partes, un generador y un discriminador, compiten entre sí.La fuente de YouTube de DeepBean explica este concepto de manera sencilla usando esta analogía. También habla de la modelización generativa y cómo las GAN le entran al problema de las

El material fuente, un extracto de una transcripción del video de IBM Technology titulado "What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?", explica un marco diseñado para mejorar la precisión y actualidad de los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Marina Danilevsky, científica investigadora de IBM Research, describe cómo los LLMs a menudo presentan desafíos como proporcionar información desactualizada o carecer de fuentes para sus respuestas, lo que puede llevar a respuestas incorrectas o

Aquí compartimos una visión general de las incrustaciones de palabras o word embeddings, explicando que son representaciones numéricas de palabras, a menudo como vectores, que capturan sus relaciones semánticas y contextuales. La necesidad de transformar texto sin formato en números surge de la incapacidad de la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático para procesar texto sin formato, lo que convierte a las incrustaciones de palabras en una herramienta fundamental en el procesamiento del